Browsing by Author "Vega Abad, Cesar Remigio"

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    Realizar el estudio para optimizar los multi-objetivos para el enrutamiento Multicast en redes superpuestas mediante algoritmos evolutivos en las redes de un ISP
    (PUCE - Quito, 2014) Vega Abad, Cesar Remigio; Chafla Altamirano, Gustavo Xavier
    En el presente trabajo de investigación el Multicast se define como la habilidad de una red implementada de aceptar los mensajes de una aplicación y entregar copias de este a múltiples receptores o terminales en varios puntos [1]. Aunque Multicast a nivel de red ya fue propuesto hace un par de décadas [2], su uso y despliegue han sido muy limitados, por aspectos técnicos y económicos, asociados a la inversión y modificación de equipos por parte de los ISP, han impedido una implementación real y concreta de Multicast IP en Internet [3]. Debido al poco despliegue de Multicast a nivel de red, la tendencia en los últimos años es implementar esta función en el nivel de aplicación, para esto, los host que intervienen en una sesión Multicast constituirán entre sí una red superpuesta, la cual se define como una red virtual superpuesta sobre una red física establecida de un ISP utilizando Unicast, las funcionalidades de Multicast IP tales como él envió de datos, membrecía y esquema de direccionamiento, entre otras, son recargadas a los host de destino. Las principales ventajas que ofrecen las redes Multicast superpuestas es que son de fácil despliegue, ya que no implican cambios estructurales ni adquisición de nuevos equipos en la arquitectura del ISP lo cual es una ventaja para la realización de la investigación. Como ingrediente extra la flexibilidad que proporciona ya que puede adaptarse a varios requerimientos impuestos por el software, en particular se plantea el enrutamiento Multicast en redes superpuestas como un problema multi-objetivo donde se propone construir un árbol basado en la fuente y optimizar dos funciones. La primera función es minimizar al máximo el retardo extremo a extremo del árbol implementado, y la segunda función es minimizar la máxima utilización de los enlaces. La optimización simultanea de estas dos funciones es un problema completo y para solucionarlo se aplicaran algoritmos evolutivos con el fin de ofrecer una solución en tiempo corto, el algoritmo que se utilizara es el NSGA-II.